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a-Si∶H/SiO_2多量子阱材料制备及其光学性能和微结构研究

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物理学报 2011年第6期60卷 743-747页

作者：马小凤王懿喆周呈悦上海太阳能电池研究与发展中心上海201201

利用等离子体增强化学气相沉积技术制备了a-Si:H/SiO2多量子阱结构材料.对a-Si:H/SiO2多量子阱样品分别进行了3种不同的热处理,其中样品经1100℃高温退火可获得尺寸可控的nc-Si:H/SiO2量子点超晶格结构,其尺寸与非晶硅子层厚度相当.比较... 详细信息

利用等离子体增强化学气相沉积技术制备了a-Si:H/SiO2多量子阱结构材料.对a-Si:H/SiO2多量子阱样品分别进行了3种不同的热处理,其中样品经1100℃高温退火可获得尺寸可控的nc-Si:H/SiO2量子点超晶格结构,其尺寸与非晶硅子层厚度相当.比较了a-Si:H/SiO2多量子阱材料与相同制备工艺条件下a-Si:H材料的吸收系数,在紫外/可见短波段前者的吸收系数明显增大,光学吸收边蓝移,说明该材料具有明显的量子尺寸效应,验证了采用a-Si:H/SiO2多量子阱结构来提高太阳能电池光电转换效率的可行性.另外,尺寸可控的nc-Si:H/SiO2量子点超晶格结构的形成,为纳米硅新结构太阳能电池的研究和制备奠定了基础.

关键词：多量子阱量子限制效应光学吸收能带结构

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管道噪声有源控制的研究

管道噪声有源控制的研究

作者：王懿喆上海工程技术大学

学位级别：硕士

汽车排气噪声是汽车对外部的主要噪声污染源之一，传统的被动控制方法只能抑制高频噪声在管道中的传播，而对低频噪声的抑制效果较差。应用管道噪声有源控制可以有效地弥补这一问题。为此研究了应用控制扬声器对管道内传播的噪声进行抑... 详细信息

汽车排气噪声是汽车对外部的主要噪声污染源之一，传统的被动控制方法只能抑制高频噪声在管道中的传播，而对低频噪声的抑制效果较差。应用管道噪声有源控制可以有效地弥补这一问题。为此研究了应用控制扬声器对管道内传播的噪声进行抑制的问题。本文分析了汽车排气噪声中低频分量的的产生机理和频谱构成，采用正弦信号模仿周期噪声的谐波分量;采用白噪声信号模仿噪声中的宽频部分并以这两者作为在实验和仿真中的噪声源信号。为了测试出从控制扬声器到误差传感器之间的次级通道的脉冲响应函数，在LabVIEW中编写了平台上编写了伪随机序列生成程序和电压输出以及数据采集程序，根据测试数据利用相关分析法计算出脉冲响应函数的估计值。在Simulink中搭建了基于fx-LMS算法的噪声有源控制仿真模型，并用C语言在PC机上编写了噪声有源控制程序，成功在仿真和实验中消去了若干单频和宽带噪声。针对在某些频率上噪声抑制效果不理想的问题分析了算法的不足，并结合汽车排气噪声的特性，以汽车排气噪声中周期分量的基频和一次谐波能量为控制对象提出了一种使用自适应谱线增强器滤除参考源宽频分量的方法。还研究了基于反馈内模结构的噪声有源控制方法，在Simulink上搭建了模控制模型，利用在参考文献中所提出的次级通道模型建立其逆模型，并提出了一种基于粒子群优化算法调整内模控制中反馈滤波器系数的方法。仿真和实验结果表明使用谱线增强滤波可解决原来对宽频信号控制发散的问题，并对未经控制的噪声，fx-LMS算法控制后的噪声以及谱线增强滤波后的噪声进行了功率谱分析，证明了自适应谱线增强器对fx-LMS算法控制的有效性。

关键词：噪声有源控制 fx-LMS算法次级通道辨识汽车排气噪声自适应谱线增强器内模控制

DWDM极窄带干涉滤光片的误差与自动补偿效应

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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应用光学 2004年第1期25卷 46-51页

作者：王懿喆中科院上海技术物理研究所上海200083

针对现代光通信中的核心元件之一——密集型波分复用 (DWDM)系统中极窄带光学薄膜干涉滤光片的指标要求 ,提出采用基于四分之一波长的规整膜系是实现密集型波分复用功能的最佳选择。对给定的设计方案的各个膜层的误差灵敏度分布、特定... 详细信息

针对现代光通信中的核心元件之一——密集型波分复用 (DWDM)系统中极窄带光学薄膜干涉滤光片的指标要求 ,提出采用基于四分之一波长的规整膜系是实现密集型波分复用功能的最佳选择。对给定的设计方案的各个膜层的误差灵敏度分布、特定膜层的误差成因进行了分析 ,并对多个膜层进行了随机分布的误差模拟。通过对直接极值法监控中不同误差的补偿机理的研究 ,指出采用直接极值法监控是目前为止镀制这种滤光片的有效方法。最后讨论了可能存在的两种系统误差。

关键词： DWDM 干涉滤光片误差补偿导纳轨迹

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内模结构的汽车排气噪声有源控制研究及仿真

计算机仿真 2013年第7期30卷 156-159,169页

作者：王懿喆吴伟蔚上海工程技术大学上海201620

研究了基于内模反馈结构的汽车排气噪声有源控制方法,使用Shann。n-Bode方法和RLS自适应逆建模方法建立了次级通道的逆模型,并分析控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。针对模型误差对控制性能的影响提出一种基于粒子群优化算法调整反馈滤... 详细信息

研究了基于内模反馈结构的汽车排气噪声有源控制方法,使用Shann。n-Bode方法和RLS自适应逆建模方法建立了次级通道的逆模型,并分析控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。针对模型误差对控制性能的影响提出一种基于粒子群优化算法调整反馈滤波器参数的控制方法。在Matlab/Simulink中搭建了次级通道RLS自适应逆建模模型和汽车排气噪声有源控制模型,仿真结果表明使用粒子群优化算法对反馈滤波器参数进行在线调整的内模控制方法能够进一步提高汽车排气噪声有源控制的效果。

关键词：内模控制香农伯德方法自适应逆建模粒子群优化噪声有源控制

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胶带运输机集控系统在矿山的应用

胶带运输机集控系统在矿山的应用

改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法

2010全国采矿科学技术高峰论坛

作者：王懿喆鞍钢集团鞍山矿业公司大孤山铁矿

随着PLC控制组态软件技术的诞生与进一步完善和发展,安装有PLC组态软件和基于工业PC过程控制系统正在逐步得到发展。以大孤山铁矿巷运胶带机集控系统为例,简要分析了该系统的构成和基本形式,总结矿山胶带运输过程中所出现的事故,从而提... 详细信息

随着PLC控制组态软件技术的诞生与进一步完善和发展,安装有PLC组态软件和基于工业PC过程控制系统正在逐步得到发展。以大孤山铁矿巷运胶带机集控系统为例,简要分析了该系统的构成和基本形式,总结矿山胶带运输过程中所出现的事故,从而提高生产效率并降低了事故率。

关键词： PLC 胶带机集控系统

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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电网与清洁能源 2017年第2期33卷 104-111,116页

作者：陈伟吴布托裴喜平王懿喆兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

风电场运行数据中含有异常风速值,为了优化风电数据的质量,提出了组合预测与Bayesian后验比的异常值检测方法。为了降低预测误差,先对风速序列建立Adaboost-BP网络和EMD-LV-SVM的组合预测模型,利用预测值与测量值的偏差得到含有粗大误... 详细信息

风电场运行数据中含有异常风速值,为了优化风电数据的质量,提出了组合预测与Bayesian后验比的异常值检测方法。为了降低预测误差,先对风速序列建立Adaboost-BP网络和EMD-LV-SVM的组合预测模型,利用预测值与测量值的偏差得到含有粗大误差的残差序列;为了提高检测方法的可靠性,采用Bayesian后验比的检验方法识别残差序列中粗大误差,从而确定异常风速值的位置,并利用ARIMA方法修正异常风速值。RBF预测结果表明,所提方法能准确识别异常值,从而提高了风电场短期风速预测精度。

关键词：异常风速值检测组合预测模型残差分 Bayesian后验比

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硅基纳米结构太阳电池研究新进展

功能材料与器件学报 2010年第5期16卷 483-489页

作者：王懿喆马小凤周呈悦曹萌上海太阳能电池研究与发展中心上海201201

由于原材料蕴藏量非常丰富以及对环境无毒友好的特点,硅基太阳电池不仅在当前,而且在今后都将是光伏太阳电池的主流。传统晶体硅电池光电转换原理决定了其转换效率不可能在短期内有较大提高。基于量子限制原理的纳米结构材料具有独特的... 详细信息

由于原材料蕴藏量非常丰富以及对环境无毒友好的特点,硅基太阳电池不仅在当前,而且在今后都将是光伏太阳电池的主流。传统晶体硅电池光电转换原理决定了其转换效率不可能在短期内有较大提高。基于量子限制原理的纳米结构材料具有独特的性能,能够实现全新结构的超高效率的光伏太阳电池。文章介绍了硅基太阳电池研究方面的一些最新研究进展,并指出了未来一些可能的发展方向。

关键词：纳米结构硅基太阳电池硅量子点超晶格热载流子电池多界面器件

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一种新的光学薄膜元件——多通道带通滤光片

红外 2003年第1期24卷 15-20页

作者：王懿喆张凤山中国科学院上海技术物理研究所

本文简要论述了一种新的光学薄膜元件,即多通道带通滤光片(MPF)的原理、特点,以及不同类型的多通道带通滤光片在各个领域的应用和设计原理。

关键词：光学薄膜元件多通道带通滤光片 MPF 原理特点设计

基于功率曲线误差分层的风电场异常数据检测算法

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河北电力技术 2024年第6期43卷 57-64页

作者：吴布托王懿喆国网山东省电力公司超高压公司山东济南250000 青岛市即墨区行政审批服务局山东青岛266200

在风电场实测数据中,由于传感器异常、传输干扰和弃风限电等因素使得功率曲线数据含有大量异常数据,不仅干扰了风电功率预测误差,还阻碍了实测数据的进一步应用研究。首先根据风速和功率序列的时变性采用波动率的方法清理弃风限电数据,... 详细信息

在风电场实测数据中,由于传感器异常、传输干扰和弃风限电等因素使得功率曲线数据含有大量异常数据,不仅干扰了风电功率预测误差,还阻碍了实测数据的进一步应用研究。首先根据风速和功率序列的时变性采用波动率的方法清理弃风限电数据,对含有孤立和离群数据,利用正则化自适应学习算法搭建风速和功率的自主学习性映射关系;然后计算功率曲线和实测数据差值获得功率误差分布,并采用广义误差分布的方法拟合概率密度函数,设定不同的置信度将实测数据分层,对不同层的数据采用不同的异常数据识别方法清理并修正;最后采用预测算法评估检测异常数据的准确程度,结果表明,功率曲线误差分层算法比传统3-sigma算法具有优越性,识别精度更高。

关键词：异常数据检测误差分层功率预测正则化自适应学习